El análisis económico-financiero: Estado del artela tendencia de los analistas y auditores en el análisis de empresas. Palabras clave Quiebra, métodos de previsión, modelo del

El análisis económico-financiero:

Estado del arte

PETYA PLATIKANOVA

Universidad de Sofia (Bulgaria)

Resumen

En la literatura académica, existen dos grandes enfoques paraestimar el comportamiento financiero de una empresa. El primer enfo-que, consiste en predecir la probabilidad de insolvencia basándoseen el análisis de devolución de la deuda. El segundo, consiste enevaluar los retornos futuros a los inversores analizando las condicio-nes financieras actuales. Este artículo resume todo el material acadé-mico publicado hasta el momento sobre el análisis del performance fi-nanciero de la empresa y presenta los últimos avances en estecampo. Se comparan diferentes métodos estadísticos que han sidoutilizados para predecir la insolvencia. Se distinguen los principalestemas en la evaluación de los ingresos futuros utilizando los estados fi-nancieros. Las dificultades de prever el valor futuro de la empresa sonla principal parte en el trabajo diario de un asesor financiero. Este ar-tículo también presenta los últimos hallazgos sobre la estimación dela tendencia de los analistas y auditores en el análisis de empresas.

Palabras clave

Quiebra, métodos de previsión, modelo del ingreso residual,análisis de estados contables, ratios financieros, previsiones de losanalistas, informes de auditoría.

95

Revista de Contabilidad y DirecciónVol. 2, año 2005, pp 95-120

1. Introducción

El análisis del performance financiero de las empresas es una área

de investigación principalmente por dos razones. Primero, para muchos

economistas los fundamentos de los balances de situación pueden dar

señales de alerta sobre una crisis inminente (por ejemplo Krugman,

1999). Un buen modelo de predicción es el primer paso en finanzas,

para distinguir no sólo los procesos dentro de la empresa, sino también

las tendencias más generales en el sector y en la economía, en general.

Segundo, el análisis económico-financiero de la empresa es la base

para cualquier práctica de gestión empresarial. Por ejemplo, investiga-

ciones previas sostienen que los sistemas de contabilidad financiera de

alta calidad reducen el coste de la financiación externa (por ejemplo,

Bushman and Smith, 2002).

La finalidad de este estudio es sistematizar la literatura académica

sobre el análisis económico-financiero de la empresa y presentar las úl-

timas novedades en este campo, distinguiendo las principales tenden-

cias en la investigación académica y examinando las principales y más

recientes contribuciones.

2. Ratios financieros y el perfomance financiero

de una empresa

Los ratios financieros se utilizan de forma extensa para diversos

propósitos tales como el análisis de insolvencia, la clasificación crediti-

cia, la valoración de acciones y la evaluación de auditorías. El análisis

de ratios es una herramienta analítica muy importante que puede apli-

carse con poder de predicción en diferentes análisis del perfomance fi-

nanciero de una empresa.

La estructura de la empresa y sus fuentes de financiación explican las

dos tendencias principales en la investigación académica sobre la estima-

ción del resultado de la empresa. Las instituciones financieras que parti-

cipan en el proceso de préstamo han de tomar una decisión basada en un

análisis de devolución de deuda satisfactorio. El análisis del resultado en

este caso evalúa la solvencia y la distancia a la insolvencia de la empresa.

Por otra parte, accionistas e inversores institucionales tienen los de-

rechos sobre los retornos residuales y, por ello, la rentabilidad de la em-

presa es la base para sus decisiones de inversión. El análisis de ratios en

96 Petya Platikanova

este caso es relevante para predecir los retornos futuros utilizando los

datos actuales sobre beneficios y la información sobre los flujos de teso-

rería de la empresa.

La siguiente sección repasa la investigación sobre la estimación de

la probabilidad de insolvencia utilizando aproximaciones contables y/o

de mercado. Puesto que la rentabilidad de la empresa es más importante

para los inversores, se presentan distintas metodologías para la predic-

ción de ingresos y retornos futuros en otra sección de este artículo.

Puesto que el análisis empresarial es el trabajo habitual de analistas fi-

nancieros y auditores (por ejemplo, recomendando «comprar o vender»

acciones de empresas o dando una opinión de la «empresa en funciona-

miento»). En la última sección se plantean los problemas de las estima-

ciones del performance financiero de una empresa.

3. Probabilidad de insolvencia: enfoque contable vs.

enfoque basado en el mercado

Los modelos de predicción de insolvencia son un intento de estimar

cuáles son los factores que determinan la probabilidad de quiebra. Los

académicos en los campos de contabilidad y finanzas han analizado acti-

vamente la insolvencia desde el estudio de Beaver (1966) y Altman

(1968). Básicamente, existen dos enfoques en el análisis de insolvencia.

El primero, está basado en métodos cuantitativos y cualitativos aplicados

a la solvencia de una empresa, en particular utilizando los estados conta-

bles (como la aproximación en base contable). El segundo, propone una

fuente de información alternativa y potencialmente superior en lo que res-

pecta a la probabilidad de insolvencia, porque añade información de otras

fuentes, además de los estados contables, como por ejemplo información

sobre el mercado de valores (por ejemplo, el método basado en opciones).

3.1. Enfoque contable

El enfoque contable se basa en la información financiera, que se ob-

tiene de las cuentas de la empresa y, fundamentalmente, utilizando ratios

financieros. Después del trabajo pionero de Beaver (1966), el principal

tema en la literatura fue, no sólo determinar cuales eran las variables in-

cluidas en el modelo, sino qué método estadístico era más eficiente para

El análisis económico-financiero: Estado del arte 97

predecir la insolvencia. La tabla 1 presenta los métodos estadísticos que

fueron usados en el diseño de un modelo de predicción de quiebra, con

las variables explicativas que fueron sugeridas como predictores de in-

solvencia. Los investigadores siguieron los avances en la estadística que

les permitieron presentar modelos con mayor poder de predicción.

Tabla 1: Metodología sobre modelos de quiebra

Metodología Autor (año) Variables explicativas (ratios financieros)

Análisis

Discriminante

Simple (ADS)

Beaver (1966) Más de 30 ratios financieros fueron proba-

dos. El ratio de flujo de caja sobre deudas

fue el mejor predictor de la insolvencia.

Análisis

Discriminante

Múltiple

(ADM)

Altman

(1968),

Altman,

Haldeman

and

Narayanan

(1977)

Se incluyeron 5 variables explicativas en el

modelo del valor Z: (a) fondo de maniobra

entre activo (liquidez a corto plazo), (b) be-

neficio retenido entre activo (rentabilidad

acumulada y edad relativa de la empresa),

(c) beneficio antes de intereses e impuestos

entre activo (rentabilidad actual y valora-

ción del mercado del valor de mercado de

la empresa), (d) Valor de mercado de la

empresa entre valor contable de las deudas

(solvencia a largo plazo y valoración global

de la empresa) y (e) ventas entre activo (ha-

bilidad de la empresa de generar ventas con

los activos). (1968)

Se incluyeron siete ratios financieros en un

modelo revisado del valor Z: (a) beneficio

antes de intereses e impuestos entre activo,

(b) estabilidad de los ingresos (medida nor-

malizada de la desviación estándar de una

estimación sobre una tendencia de cinco a

diez años de (a)), (c) servicio de la deuda

(beneficio antes de intereses e impuestos

entre pagos totales por intereses), (d) bene-

ficios retenidos entre activos acumulados,

(e) ratio circulante, (f) capitalización (re-

cursos propios entre capital total) y (g) ta-

maño de la empresa (medida por los acti-

vos). (1977)


Tabla 1: Metodología sobre modelos de quiebra (continuación)


Regresión

logística (LR)

Ohlson (1980),

Zmijewski

(1984)

Cuatro factores básicos fueron probados y

propuestos en el modelo del valor-O: (a) ta-

maño de la empresa, (b) estructura finan-

ciera, (c) performance de la empresa y (d)

la liquidez corriente. (1980)

Fueron propuestos tres ratios financieros en

el modelo logístico de Zmijewski: (a) in-

gresos netos entre activo, (b) deuda entre

activo y (c) activo circulante entre pasivo

circulante.

Algoritmo

de partición

sucesiva (RPA)

Frydman,

Altman and

Kao (1985)

Los ratios que formaron parte del árbol de

la clasificación RPA fueron: (a) flujo de

caja entre deuda, (b) beneficio retenido en-

tre activo, (c) deuda entre activo y (d) teso-

rería entre activo. (1985)

Técnica de

escalamiento

multidimen-

sional (MDS)

Mar-Molinero

and Ezzamel

(1991),

Mar-Molinero

and

Neophytou

(2004)

Cuarenta ratios financieros en el modelo

cubrieron las cinco categorías principales

debatidas en la literatura: (a) apalancamien-

to financiero (deuda total entre activo), (b)

rentabilidad (fondo de maniobra de las acti-

vidades ordinarias entre ventas), (c) flujo

de caja operativo (flujo de caja de las acti-

vidades ordinarias), (d) liquidez (activo cir-

culante entre activo) y (e) actividad (ventas

entre activo).

Modelos de

redes

neuronales

(NN)

Tam and

Kiang (1992)

Diecinueve ratios financieros (de los esta-

dos financieros de bancos) incluidos en el

modelo NN captan: (a) suficiencia del capi-

tal del banco (capital entre activo), (b) cali-

dad de los activos (préstamos comerciales e

industriales entre préstamos netos y arren-

damientos financieros), (c) beneficios ac-

tuales del banco (gastos totales entre acti-

vo) y (d) la liquidez (préstamos totales y

arrendamientos financieros entre depósitos

totales). (1992)


Tabla 1: Metodología sobre modelos de quiebra (continuación)

Fuente: ver bibliografía

El poder de predicción de los modelos fue probado en muchas pu-

blicaciones (Aziz y Dar, 2004). Básicamente, un modelo es eficiente si

diferencia correctamente empresas que están en situación de insolven-

cia de empresas que no lo están. En cualquier método estadístico se pue-

den identificar dos tipos de errores: (a) el modelo clasifica como empre-

sa que no es insolvente, una empresa que ya no está en funcionamiento

(Error de tipo I) y (b) el modelo predice que una firma es insolvente,

cuando realmente está en funcionamiento (Error de tipo II). Un modelo

se considerará bueno si minimiza el número de errores.

El modelo propuesto por Altman (1968) es el más popular entre

académicos y también en aplicaciones profesionales. El Gráfico 1 re-

presenta la eficacia del valor Z (Altman, 1968) y el modelo ZETA (Alt-


Conjuntos

aproximados

(RS)

Pawlak

(1982),

McKee

(1995),

Slowinski and

Zopounidis

(1995)

Se sugirieron ocho ratios financieros: (a)

beneficio neto entre activo, (b) activo cir-

culante entre activo, (c) activo circulante

entre deudas, (d) tesorería entre activo, (e)

activo circulante entre ventas, (f) deuda a

largo plazo entre activo, (g) existencias en-

tre coste de ventas y (h) clientes entre ven-

tas. Utilizando el método de partición suce-

siva las ocho variables fueron reducidas a

dos variables, que miden los «recursos ac-

tuales» (activo circulante entre pasivo cir-

culante) y «rentabilidad de mercado nece-

saria» (beneficio neto entre activo)

(McKee, 1995).

Utilites

Additives

Discriminantes

(UTADIS)

Zopounidis

and Doumpos

(1999),

Voulgaris,

Doumpos and

Zopounidis

(2000)

Después de aplicar un análisis de compo-

nentes principales se seleccionaron doce

variables. Entre ellas: (a) activo neto entre

capital a largo plazo, (b) existencias por

365 días entre ventas, (c) ventas entre acti-

vo fijo y (d) activo circulante entre pasivo

circulante. Tres grupos de SME se crearon

después de la aplicación de un análisis gru-

pal.


man et al, 1977). Más adelante se comparan con métodos alternativos.

Es obvio que el modelo ZETA funciona mejor que los otros modelos y

que proporciona predicciones más precisas para un periodo de 5 años.

Altman et al (1977), explicaron que es más eficiente porque incorpora

más medidas de la probabilidad de impago en un entorno empresarial

completamente diferente (desde 1968, cuando el modelo empresarial fue

propuesto), concretamente para (a) el cambio del tamaño y del perfil fi-

nanciero de los fracasos empresariales, (b) las actividades de mercado

más diversificadas y (c) los nuevos criterios de información financiera y

contable.

Gráfico 1: Eficiencia del modelo Z

Desde un punto de vista metodológico, hay bastantes diferencias

entre los modelos propuestos en 1968 y 1977 que pueden explicar los

resultados más precisos obtenidos con el modelo ZETA. En primer lu-

gar, el modelo ZETA estima qué relación es más apropiada, lineal o

cuadrática, y posteriormente clasifica por defecto. En segundo lugar, el

test estadístico que decide qué variables se mantienen en el modelo

Precisión: el modelo Z-score (1968) frente al modelo ZETA (1977)

0

10

20

30

4050

60

70

80

90

100

1 2 3 4 5

Años previos a la bancarrota

Por

cent

aje

de c

lasi

ficac

ione

s co

rrec

tas

Modelo ZETA

Modelo de Altman 1968 Modelo 1968 con una muestra ZETA

Variables 1968 con los parámetros ZETA


ZETA es más avanzado (la importancia relativa de una única variable es

evaluada con regresión por etapas, scaled vector, test de separación de

medias y test de eliminación condicional). Esto puede mejorar la preci-

sión de la predicción. El test realizado por los autores demostró que el

modelo ZETA es apropiado para cualquier muestra de empresas (pe-

queñas o grandes, de un sector determinado o de diferentes sectores,

etc.). Esto ciertamente es una ventaja del modelo, puesto que se confir-

mó que el modelo del valor Z (1968), sólo es preciso para una pequeña

muestra de empresas industriales.

Puesto que la precisión del modelo se comprobó con información

financiera de los Estados Unidos, nos surgen las siguientes preguntas:

(a) ¿el modelo es válido solamente dadas las características financieras

del mercado de los Estados Unidos? y (b) ¿cómo se puede mejorar el

modelo para conseguir mayor precisión, especialmente para previsio-

nes de más de un año antes de la situación de insolvencia?

Altman y Narayanan (1997) realizaron una exhaustiva revisión de

literatura, resumiendo los estudios internacionales que aplicaban análi-

sis discriminantes y grupales. Ooghe y Balcean (2002), redactaron otro

interesante resumen de los modelos probados en distintos entornos em-

presariales y financieros. Los autores tratan los problemas que son muy

comunes, cuando se aplican distintos métodos estadísticos en la predic-

ción de la insolvencia.

También se realizaron estudios internacionales en países en vías de

desarrollo, debido a que una buena evaluación de la solvencia de una

empresa es una condición necesaria para el desarrollo y funcionamiento

de un mercado financiero. Altman y Narayanan (1997), resumieron los

41 estudios de 22 países que ellos examinaron. La tabla 2 presenta los re-

sultados junto con los ajustes que fueron propuestos para solucionar la

dificultad concreta de cada país para diseñar un modelo.


Tabla 2: Perspectiva internacional

País Autor (año) Dificultades Ajustes

Inglaterra Taffler y

Tisshaw

(1977)

El gobierno británico en

ese momento fue más pa-

ternalista que los cuerpos

normativos de Estados

Unidos. De un 15 a un 20

% de las empresas, cuyo

perfil era parecido al de

las empresas en quiebra,

en realidad no fracasó.

Más medidas del perfor-

mance financiero de la

empresa fueron propues-

tas en un modelo múlti-

ple.

Brasil Altman,

Baidya y

Ribeiro-

Dias (1979)

El mayor problema para

aplicar el análisis del va-

lor Z (Altman, 1968) en

Brasil fue que dos de los

ratios financieros no te-

nían una medida equiva-

lente. Para empezar, la

mayoría de las acciones

de las empresas no coti-

zaban públicamente y de

ahí que no fuera posible

calcular el valor de mer-

cado de las acciones. En

realidad este ratio es un

problema cada vez que se

aplica el modelo cuando

el mercado financiero no

funciona eficientemente.

Además, en Brasil los

criterios contables miden

las reservas (beneficios

retenidos) de otro modo.

Altman y otros (1979)

propusieron algunos

ajustes al modelo. El ra-

tio «beneficios retenidos

entre activo» era imposi-

ble de calcular directa-

mente por los criterios

específicos de la contabi-

lidad del país. El equiva-

lente brasileño fue: pasi-

vo total menos capital

aportado por los accio-

nistas y la diferencia di-

vidida entre activo. Otro

ajuste fue reemplazar el

valor de mercado por

el valor contable.


Tabla 2: Perspectiva internacional (continuación)


Canadá Altman y

Lavallee

(1981)

Se encontró un solo ratio

financiero en el modelo

(ventas entre activo) que

explicara los errores de

clasificación. El modelo

clasificó a las empresas

en funcionamiento de

ventas al por menor

como empresas insolven-

tes y los fabricantes falli-

dos todo lo contrario. El

ratio era sensible a los

sectores.

El reducido tamaño de la

muestra fue la explica-

ción para los errores de

clasificación. Los autores

propusieron subdividir la

muestra y mejorar la in-

formación sobre las dife-

rencias sectoriales con

medidas tales como «uso

del contrato de arrenda-

miento» y «capitaliza-

ción».

Australia Izan (1984) Australia ha sido un im-

portante centro de inves-

tigación debido a su sec-

tor financiero bien

desarrollado y de creci-

miento rápido. Se encon-

tró una diferencia signifi-

cativa entre los ratios

financieros de las empre-

sas que operaban en sec-

tores distintos.

El autor propuso nuevos

ratios financieros ajusta-

dos a los sectores en un

modelo discriminante

múltiple. Izan (1984) de-

rivó un ratio medio para

cada sector. Los valores

de los ratios financie-

ros de las empresas

fueron divididos entre

la mediana del sector

para aumentar la preci-

sión del modelo.

España Briones,

Marin y

Cueto

(1988)

Después de la crisis fi-

nanciera del periodo

1978-1983 (cuando apro-

ximadamente un 47 % de

los bancos quebraron),

había un problema defi-

niendo y clasificando un

banco como insolvente.

Los autores adoptaron

como definición de la in-

solvencia de un banco

cuando había una inter-

vención del Fondo de

Garantía de Depósitos.


Tabla 2: Perspectiva internacional (continuación)

La tabla 2 muestra los tipos de complicaciones que pueden aparecer

cuando modelos prediseñados son aplicados a otro país. Primero, las prác-

ticas contables específicas de cada país no permiten probar la precisión de

un modelo sin ajustes. Sin embargo, esta dificultad será menos relevante,

particularmente después de la adopción de las normas internacionales de

contabilidad. Segundo, los procesos económicos y políticos afectan la in-

terpretación de las cuentas de las empresas en cada país. Sin embargo, esto

es menos problemático para países que adoptan las directivas europeas

(en particular, aceptando las definiciones europeas legales sobre insol-

vencia e implementando los procedimientos europeos sobre insolvencia).

El uso de ratios sectoriales propuesto por Izan (1984) para Australia,

fue aplicado en investigaciones posteriores (Lang and Stultz, 1992; Chava

and Jarrow, 2001). Por ejemplo, Platt y Platt (1990) propusieron también un

ajuste sectorial, no obstante el valor para el ratio sectorial no fue la mediana

(Izan, 1984), sino el valor medio del sector. En la mayoría de las publicacio-

nes, que compararon la precisión de diferentes métodos estadísticos, la pre-

gunta principal era si el modelo era sensible al sector. Sin embargo, un res-

tringido número de artículos propusieron controlar el sector.

La técnica discriminante múltiple de predicción de la insolvencia, es

la aproximación más popular en la literatura sobre la quiebra. No obstan-

te, no es la única. Aziz y Dar (2003) publicaron el artículo más actual so-

bre el tema. Encontraron que el 30,3 % de las publicaciones sobre mode-

los de insolvencia (para el periodo 1968-2003), utilizaban el análisis

discriminante múltiple. El siguiente método en la lista era la aproxima-


Grecia Gloubos

and Gram-

matikos

(1988)

Grecia estaba en los paí-

ses en los que los modelos

sobre insolvencia no eran

precisos debido al rol ac-

tivo de los reguladores.

Los reglamentos en mu-

chos casos, como en Es-

paña, son un factor que no

permite clasificar correc-

tamente el estado de una

determinada empresa o

institución financiera.

Los autores propusieron

que el performance de un

modelo de insolvencia es

relativo a los datos del

país. Modelos más tradi-

cionales funcionaron

peor con información fi-

nanciera no solo en Gre-

cia, sino que también en

otros países en desarrollo.


ción logística, con un 21,3%. El modelo de redes neuronales, era el tercer

método preferido por los académicos (9%).

Gráfico 2: Comparación entre la precisión del método multidimensional y mode-los logísticos (publicaciones seleccionadas)

Fuente: Aziz y Dar (2003) y las publicaciones mencionadas (mirar bibliografía para

más información).

El gráfico 2 compara los dos modelos más populares. Presenta la preci-

sión de los modelos tras un análisis discriminante múltiple y una regresión

logística. Aziz y Dar (2003), compararon la precisión de las predicciones

de insolvencia utilizando 16 metodologías distintas, entre ellas el análisis

discriminante múltiple y la regresión logística. Más adelante, se trata la efi-

ciencia del análisis discriminante múltiple y otras técnicas estadísticas uti-

lizadas en la creación de modelos de quiebra. Solamente nueve de las pu-

blicaciones referenciadas en el resumen de la literatura (Aziz y Dar, 2003)

compararon la eficiencia de los estadísticos con los mismos datos y evalua-

ron la precisión de los dos métodos. Puesto que el conjunto de datos tenía

las mismas características (periodo, número de empresas en un sector espe-

cífico, etc.), ello permitía unas conclusiones más precisas. El gráfico nos

muestra que en ciertos periodos un método era preferido al otro.

Es obvio que el modelo de regresión logística era más preciso en la ob-

tención de predicciones de insolvencia. Sólo McGurr y De Vaney (1998),

Precisión: MDA frente a la regresión logística

0

10

20

30

40

50

60

70

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90

100

Azi

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al.

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Publicaciones

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el m

odel

o

MDARegresión logística


sugirieron que el modelo discriminante múltiple es más preciso que el mo-

delo de regresión logística, si la precisión global del modelo ha de ser ma-

yor. En la literatura hay distintas explicaciones ante el hecho del mejor

comportamiento del modelo logístico. Primero, el modelo discriminante

múltiple asigna probabilidades iniciales a los dos posibles resultados (in-

solvente o no, cada uno con una probabilidad inicial de 0,5), que causa un

sesgo en la selección de la muestra (McFadden, 1976). Segundo, el mode-

lo multidimensional tiene buenas cualidades predictivas sólo si las matri-

ces de dispersión grupal (varianzas y covarianzas) son iguales tanto en las

empresas que fracasan como en las que no. Este supuesto no siempre se

cumple, lo que reduce la precisión del modelo (Karles y Prakash, 1987).

Merece la pena mencionar que la eficiencia total es la medida más

importante, pero hay otras características que deben considerarse. Nor-

malmente, en el mundo real, en el proceso de toma de decisiones el coste

de los errores es tan importante como la precisión del modelo. Sin embar-

go, no es posible reducir los dos tipos de errores al mismo tiempo. Mu-

chos estudios discutieron las posibles combinaciones entre reducir el

error de tipo I o el error de tipo II. Ooghe y Balcaen (2002), presentaron

una interpretación gráfica de este problema muy interesante, determi-

nando las funciones de equilibrio de ocho modelos (por ejemplo, el mo-

delo del valor zeta).

En la práctica, este equilibrio se puede encontrar en la política de

créditos de una institución financiera. Políticas de créditos más conser-

vadoras implican que el banco, por ejemplo, intenta reducir los errores

de clasificación del error de tipo II (concediendo un préstamo a una em-

presa, que fue clasificada por el modelo como empresa que no sería in-

solvente en los tres años siguientes, pero incumplió sus pagos antes). El

coste de esta política es el tipo de interés (o el beneficio) de los présta-

mos, que no fueron concedidos a empresas con una buena situación fi-

nanciera (porque fueron clasificadas como insolventes, mediante un

modelo conservador o por un mayor error de tipo I).

Aziz and Dar (2003,) resumieron las conclusiones de 89 estudios.

De ellos, 39 artículos estimaban la precisión del modelo discriminante

múltiple y del modelo de la regresión logística. Solamente 22 publica-

ciones incluían un porcentaje de empresas mal clasificadas (errores del

tipo I y del tipo II). No obstante, es difícil evaluar el método con la mera

comparación de los errores por dos motivos. Primero, errores mayores

pueden ser explicados por la muestra (menos empresas fallidas, cosa que

hace la predicción menos precisa), lo que no implica que el modelo no es


eficiente. Segundo, los estudios comprobaban los modelos con datos de

periodos diferentes, cosa que no permite compararlos de forma objetiva.

De estos 39 artículos podemos comparar los errores en el modelo

discriminante múltiple y en la regresión logística. Las empresas fallidas

mal clasificadas, esto es error del tipo I, estaban entre el 0 y el 36% (con

el modelo discriminante múltiple) y entre 0 y el 17% de las empresas in-

solventes (con la regresión logística, RL), con unas medias del 14,4 y

del 14,7, respectivamente. Los errores de tipo II estaban entre el 0 y el

16,2 % para el modelo discriminante múltiple (la media alrededor del

11%) y entre el 0 y el 22 % para RL (la media del 10,4 %).

Gráfico 3: comparativa entre el modelo multidimensional y otras metodologías

Fuente: Aziz y Dar (2003) y las publicaciones mencionadas (mirar las referencias

para más detalle); Abreviaciones: BSDM - medida de descomposición del balance

de situación, CUSUM - procedimiento de sumas acumulativas, NN - modelo de re-

des neuronales, RS - modelo de conjuntos aproximados, GA - algoritmo genético,

RPA - modelo de partición sucesiva, Cash - teoría de la gestión de caja, Credit - teo-

ría del riesgo de crédito.

Precisión: MDA frente a otra metodología

0

20

40

60

80

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- BSDM

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2001

) -RPA

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- Cred

itPublicaciones

Porc

enta

je

MDA Otras metodologías (BSDM, CUSUM, NN, GA, RPA, RS, Cash or Credit)


Actualmente, muchos autores comparan sus resultados con el análi-

sis discriminante múltiple (MDA) como punto de referencia para la efi-

ciencia, especialmente cuando proponen un nuevo enfoque metodológi-

co. Sin embargo, no hay un consenso en la literatura en que el MDA sea

el método más preciso en la estimación de la probabilidad de insolven-

cia. El gráfico 3 presenta las diferentes publicaciones seleccionadas,

donde otra metodología se comparó con el MDA. Es obvio que para

algunos autores (por ejemplo Dimitras y otros, 1999; Beynon y Peel,

2001) la precisión relativa del MDA no es suficientemente alta y que

otras metodologías superaron a la más popular (por ejemplo modelos de

conjuntos aproximados y de partición sucesiva respectivamente).

Hay otro debate en proceso: cómo mejorar los resultados del análi-

sis con la información disponible. Fundamentalmente, hay dos enfo-

ques ante el problema de cómo aumentar la calidad de la información

obtenida por las variables explicativas: (a) añadiendo una nueva varia-

ble de flujo de caja o reemplazando otras variables y/o (b) controlar

otros factores que introducen ruido en el modelo (por ejemplo, tenden-

cias en el sector, condiciones macroeconómicas, impactos internos y

externos, etc.).

Existe una discusión interesante en la literatura sobre el efecto mar-

ginal de añadir el flujo de caja como una variable explicativa en el mo-

delo. El debate se abrió con la adopción de nuevas normas en la elabora-

ción de los informes contables (Comité de normas contables, 1981 y

1987), que obligó a las empresas cotizadas a revelar su información so-

bre sus flujos de caja. La tabla 3 resume algunos de los resultados publi-

cados por los defensores y por los que se oponen a la información sobre

el flujo de caja. Cabe mencionar que una discusión parecida se puede

encontrar en la literatura que propone un enfoque eficiente en la predic-

ción de la rentabilidad futura de una empresa.


Tabla 3: Discusión sobre la información sobre los flujos de caja

Autor (año) Información financiera sobre

el flujo de caja

Resultados

Gombola y

Ketz (1983)

Se pusieron a prueba cuarenta

ratios financieros aplicándolos

a modelos propuestos por la

literatura. Varios ratios

basados en la liquidez fueron

incluidos, tales como el fondo

de maniobra operativo entre la

deuda total.

Los resultados del estudio no

fueron concluyentes en lo que

respecta a las propiedades pre-

dictivas de la información del

flujo de caja.

Casey y

Bartczak

(1985)

Evaluaron el performance pre-

dictivo de tres ratios de flujo

de caja: flujo de caja operativo

(FCO), FCO entre pasivo cir-

culante y FCO entre pasivo.

Los resultados se compararon

con seis medidas basadas en

periodificaciones.

La precisión de los ratios de

flujo de caja en el momento de

prever la insolvencia no fue

más alta. Casey y Bartczak, in-

formaron que modelos basa-

dos en los flujos de caja clasi-

ficaban mal empresas que no

eran insolventes en una pro-

porción mayor, comparada

con otros modelos basados en

ratios.

Gentry,

Newbold y

Whitford

(1985)

En un modelo se pusieron a

prueba ochos componentes de

los flujos de caja: (a) fondos

de las operaciones, (b) fondo

de maniobra, (c) capital finan-

ciero, (d) cobertura costes fi-

jos, (e) gastos de capital, (f)

dividendos, (g) otros flujos de

activo y pasivo y (h) la varia-

ción de tesorería y otros títulos

negociables.

Los autores confirmaron los

hallazgos de Casey y Bartc-

zak: la información sobre los

flujos de caja no contribuye

significativamente a los mode-

los de insolvencia. La única

variable que mejoraba la pre-

dicción del modelo era el com-

ponente de flujos de dividen-

dos.


Tabla 3: Discusión sobre la información sobre los flujos de caja (continuación)

Es obvio que el cambio en la información financiera fue el resultado

de muchos procesos. El impacto parcial de estos factores diversos fue

tratado en muchas publicaciones. A continuación, no sólo se resumen

algunos de los factores que influencian el valor de los ratios financieros,

como sugiere la literatura, sino también los principales resultados:

(a) Los intentos del gerente de divulgar mejores resultados. La lite-

ratura existente sugiere que los gerentes ajustan el valor de los

ratios financieros a la media del sector (por ejemplo, Lev, 1969;

Frecka y Lee, 1983; Lee y Wu, 1988; Davis y Peles, 1993). Lev

(1969), propuso un modelo que refleja el proceso de ajuste del

valor a un objetivo predeterminado (el valor medio del sector).

El supuesto principal en estos modelos dinámicos es sobre el

«coste de ajuste», que determina la tasa de ajuste: (a) una tasa

constante (Lev, 1969) y (b) una tasa no constante (por ejemplo,

Ioannidis y otros, 2003; la tasa en el modelo propuesto depende

de la distancia al valor objetivo).

(b) Los impactos económicos y financieros externos. El performan-

ce financiero de la empresa depende del entorno empresarial.

Los resultados en la literatura indican que determinados ratios

financieros son más sensibles a dichos impactos. Gallizo, Jimé-

nez y Salvador (2003), sugirieron que los principales ajustes se

Autor (año) Información financiera sobre

el flujo de caja

Resultados

Aziz y Law-

son (1989)

Lawson propuso que las apli-

caciones de los flujos de caja

operativos son el pago de im-

puestos, gastos netos de capi-

tal y cambios en la liquidez.

La información financiera, que

se analizó empíricamente para

determinar su precisión fue: la

tesorería obtenida de los clien-

tes, los pagos de explotación,

los cambios en la tesorería y

en las acciones cotizadas y los

impuestos pagados.

El flujo de caja de explotación,

la inversión de capital neta y

los impuestos pagados son va-

riables importantes en la pre-

dicción de la insolvencia.


llevaban a cabo después de un impacto externo y que los ratios

de deuda no son tan sensibles a los impactos en general, en com-

paración a los ratios financieros basados en la cuenta de pérdi-

das y ganancias. Lang y Stulz (1992), descubrieron que un im-

pacto, que tendría que considerarse en el análisis de ratios, es la

situación del sector. Publicaron pruebas sobre el hecho de que el

anuncio de quiebra de una empresa tenía un impacto significati-

vo (negativo o positivo) en el valor de las otras empresas en al-

gunos sectores (muy apalancados o muy concentrados con bajo

apalancamiento).

(c) El ciclo económico y las condiciones macroeconómicas en gene-

ral. Muchos autores están de acuerdo en que la probabilidad de

insolvencia en los pagos depende de las condiciones económicas

y financieras (por ejemplo Platt y Platt, 1994; Liu, 2004). Éstos

propusieron un análisis complementario de los determinantes

macroeconómicos del fracaso empresarial. El tipo de interés es el

factor cuyo impacto en las quiebras se ha estudiado más extensa-

mente. Éste determina el coste del capital, los costes de explota-

ción, etc. (Liu, 2004).

Los modelos de insolvencia han sido criticados por no detectar la

insolvencia con suficiente precisión. Este inconveniente explica el pro-

blema de mala clasificación entre empresas insolventes y empresas que

no lo son. Lau (1987) sugirió que los modelos clasifican la empresa en

cinco estados de dificultades financieras. Gilbert, Menon y Shwartz

(1990) sugirieron que los modelos detectan cuales son las empresas en

dificultades. Sin embargo, no todas estas empresas en dificultades in-

cumplirán posteriormente sus obligaciones de pago. Los enfoques tradi-

cionales no incorporan variables aproximativas para hechos no finan-

cieros que precipitan la quiebra. Por ejemplo, demandas y problemas

sindicales son factores que pueden hacer que una empresa se declare en

quiebra debido a decisiones de gestión estratégica. Poston, Harmon, y

Gramlich (1994) propusieron otra clasificación, que podía reducir en

parte los errores de clasificación: cambios de sentido, fracasos empresa-

riales, y supervivientes, pero de nuevo el modelo sólo distingue empre-

sas con problemas.


3.2. Enfoque basado en el mercado

La diferencia básica entre el enfoque contable y el de mercado no

son los métodos estadísticos sino las variables explicativas. En métodos

basados en el mercado, en lugar de incluir únicamente información de

los estados contables, se incorporan variables como el precio de las

existencias y la variación de los retornos. En realidad, las ventajas e in-

convenientes de aplicar un método concreto son las comentadas en el

apartado anterior. Por lo tanto, la mayor o menor precisión de la predic-

ción obtenida con el enfoque basado en el mercado, sólo se puede expli-

car por las mejores propiedades predictivas de las variables del modelo

(si no intervienen otros factores).

Fundamentalmente, la teoría financiera ofrece un enfoque analítico

de los riesgos sistemáticos y no sistemáticos, que la empresa tiene que

controlar de la forma más eficiente posible para conseguir beneficios en

el mercado.

Hay muchos conceptos y modelos teóricos, que facilitan las deci-

siones de asignación de activos de los directores, especialmente des-

pués del estudio pionero de Black y Scholes (1973) (proponiendo una

teoría para valorar opciones y obligaciones societarias). No obstante,

este artículo no cubrirá este amplio campo de finanzas. A continuación,

en la tabla 4 se ofrece una lista de las principales publicaciones sobre in-

solvencia, el enfoque y los hallazgos.

Tabla 4: Nuevas publicaciones seleccionadas (2002-2004)

Autor (año) Enfoque Resultados

Fama y French

(2004)

De mercado Hoy en día más empresas cotizan en bolsa

(comparado con los años 80 y 90). Las ca-

racterísticas de la nueva lista cambian (un

agudo declive en las tasas de superviven-

cia).

Farmen, West-

gaard y van der

Wijst (2004)

De mercado Un aumento de la volatilidad de las accio-

nes incrementa la probabilidad de insolven-

cia. El impacto opuesto causa un aumento

de la estructura de capital.


Tabla 4: Nuevas publicaciones seleccionadas (2002-2004) (continuación)


Hillegeist,

Keating, Cram

y Lundstedt

(2004)

Ambos El enfoque de mercado supera los modelos

tradicionales (contables).

Lin y Piesse

(2004)

Contable Los análisis de probabilidades condiciona-

das (APC) proporcionan predicciones pre-

cisas. Es a la vez más eficiente y consisten-

te que el MDA.

Saretto (2004) De mercado Tanto los factores de recargo de las carteras

como de las acciones individuales están re-

lacionados con las probabilidades estima-

das de insolvencia.

Astebro y Ber-

nhardt (2003)

De mercado Los préstamos bancarios para una empresa

de nueva creación eran un predictor positi-

vo para la supervivencia de la empresa (si

no intervienen otros factores).

Foreman (2003) Contable Los ratios financieros tradicionales conti-

núan ofreciendo poder explicativo incluso

para un sector con muchas empresas na-

cientes (por ejemplo el sector de empresas

locales de telecomunicaciones en Estados

Unidos).

Kealhofer

(2003)

De mercado El enfoque BSM proporciona un mejor

ajuste empírico al valor de las obligaciones

societarias que el enfoque convencional

que utilizan las valoraciones de las agen-

cias de crédito.

Barniv, Agar-

wal y Leach

(2002)

Mezcla Sólo unas pocas de las variables contables

utilizadas en la literatura para predecir difi-

cultades financieras o declaración de quie-

bra son útiles para predecir la resolución fi-

nal de la quiebra.

Iqbal y Shetty

(2002)

De mercado Las ventas con información privilegiada re-

lacionadas con la insolvencia pueden suce-

der meses o incluso años antes de la decla-

ración de la quiebra.



Fuente: Ver la bibliografía

4. La rentabilidad de la empresa y los rendimientos

residuales

El propósito de esta sección es presentar los principales temas de

discusión en esta parte del análisis del performance de una empresa. To-

davía no está claro cual es el enfoque más eficiente para estimar el valor

futuro de una empresa. La falta de consenso entre los académicos se

debe principalmente a que la relación causa-efecto en la valoración de

la rentabilidad de una empresa no es evidente. Por ejemplo, es una pre-

gunta del tipo: ¿qué va primero el huevo o la gallina?, cuál es la relación

exacta entre los beneficios futuros esperados de una empresa (flujos de

caja) y el precio de las existencias.

Las complicadas relaciones entre las cuentas de la empresa y las

creencias de los inversores, no permiten ni llegar a un consenso de cuál

es la información financiera más eficiente de una empresa para estimar

la rentabilidad futura. Los investigadores debaten la elección entre «in-

gresos agregados o flujos de caja en curso» y «flujos de caja en curso o

acumulados». Se dio preferencia a la información financiera, la cual

o tiene un efecto más claro sobre el flujo futuro de rendimientos o es

más difícil de controlar a efectos contables.

Para muchos autores, el flujo de caja en curso es la medida domi-

nante en la estimación de la rentabilidad futura de la empresa. Las pe-

riodificaciones son muy discrecionales y controlables por los directores

en sus intentos de presentar una mejor situación financiera a los inver-

sores y prestamistas. Sin embargo, contienen información valiosa para

cualquier modelo de predicción, la cual fue el centro de la investigación

para Dechow (1994). Él estimó las condiciones bajo las cuales las pe-


Kolari, Glen-

non, Shin y Ca-

puto (2002)

Contable Los métodos informáticos son potencial-

mente útiles como «sistemas de aviso pre-

vio» para la quiebra de grandes bancos.


riodificaciones proporcionaban más eficiencia al modelo. Dechow

(1994), propuso que como mínimo, era un mejor predictor cuando el ci-

clo de explotación del negocio de una empresa es más largo. Loret y

Willinger (1996), también encontraron que las propiedades predictivas

de un modelo aumentan tras introducir las periodificaciones. Barth y

otros (2001) sugirieron seis periodificaciones, que mejoraban la preci-

sión de la predicción, entre ellas el cambio en las existencias.

No obstante, muchos autores asociaron «periodificaciones» con

«maquillaje», porque los directores manipulaban estas cuentas (Lee,

1981; Lawson, 1981; Sharma, 2001). Las periodificaciones no son par-

ticularmente predictivas sobre los beneficios futuros, cuando (a) los bo-

nus dependen de ellas (Healey, 1985), (b) las cláusulas de deuda están

próximas al incumplimiento (Sweeney, 1994) y (c) en caso de dificulta-

des financieras (Sharma y Stevenson, 1997).

El tema de la discreción de la dirección sobre las periodificaciones

forma parte de un debate más general sobre la gestión de los beneficios.

La tabla 5 presenta algunas de las últimas publicaciones, junto a sus re-

sultados.

Tabla 5: Nuevas publicaciones seleccionadas (2001-2004)

Autor (año) Resultados

DuCharme,

Malatesta y Sefcik

(2004)

Periodificaciones contables anormales son insólitamente

altas cuando hay ofertas de acciones, particularmente al-

tas para empresas cuyas ofertas posteriormente suscitan

demandas.

Gaver y Paterson

(2004)

Las empresas de seguros manejan reservas de pérdidas

para evitar violar ciertos límites de ratios de control que

utilizan los reguladores para la evaluación de la solvencia.

Louis (2004) Las empresas adquirentes exageran sus beneficios en el

trimestre que precede al anuncio de un intercambio de ac-

ciones.

Park y Ro (2004) La correlación de beneficios empresa-sector y la fecha re-

lativa escogida para el anuncio, son factores importantes

que tienen un efecto en las decisiones discrecionales sobre

periodificaciones de la empresa.



Fuente: ver bibliografía

5. Señales de los analistas y auditores

En general, predecir la rentabilidad de una empresa o la distancia a

la insolvencia es muy difícil. Los problemas que existen para predecir el

valor futuro de la empresa son la parte principal del trabajo diario de los

consultores financieros. Desde que las instituciones financieras propor-

cionan regularmente, en la mayoría de los casos diariamente, prediccio-


Bauwhede, Wille-

kens y Gae-

remynck (2003)

Empresas públicas y privadas belgas se dedican a maqui-

llar ingresos y a administrar beneficios de forma oportu-

nista para cumplir con el objetivo de beneficios del año

anterior.

Beaver, McNi-

chols and Nelson

(2003)

Las compañías de seguros de defunción y de la propiedad

con beneficios positivos pequeños, subestiman las reser-

vas por pérdidas en relación con las compañías de seguros

con beneficios negativos pequeños. Tanto las empresas

prósperas como las que tienen dificultades financieras

gestionan sus reservas para que generen pérdidas.

Leuz, Nanda y

Wysocki (2003)

Las economías con una propiedad relativamente dispersa,

inversores poderosos, y grandes mercados bursátiles po-

nen de manifiesto niveles más bajos de gestión de los be-

neficios.

Garner, Nam y

Ottoo (2002)

Un modelo real de valoración de opciones de activos inma-

teriales sugirió que la velocidad de innovación es un deter-

minante crucial del valor de mercado de una empresa.

Leone y Rock

(2002)

Los directores hacen periodificaciones discrecionales de

reducción de ingresos para compensar los ingresos sorpre-

sa transitorios más allá del nivel esperado bajo presupues-

tos fijos.

Yoon y Miller

(2002)

El grado de gestión de ingresos depende de los resultados

de explotación de la empresa. Cuando el resultado de ex-

plotación es pobre, las empresas tienden a seguir estrate-

gias de aumento de los ingresos.


nes, se han publicado, en los últimos tres años, muchos artículos sobre

la precisión de las predicciones de los analistas. Los auditores también

realizan algunos supuestos sobre las condiciones financieras de las em-

presas. La tabla 6 presenta algunos de sus resultados. Fundamentalmen-

te, resume los principales problemas al interpretar las predicciones ob-

tenidas con uno o varios de los enfoques debatidos en esta sección.

Tabla 6: Publicaciones seleccionadas (2003-2004): predicciones de los analistas


Ivkovic y Jegade-

esh (2004)

Las correcciones de los analistas son menos informativas

en la semana después del anuncio de beneficios y su efi-

ciencia aumenta posteriormente.

Abarbanell y Le-

havy (2003)

Los errores de las predicciones de los analistas no tienen

una distribución normal (muchos errores extremos de pre-

dicción negativos y muy pocos errores pequeños de pre-

dicción positivos).

Cohen y Lys

(2003)

El enfoque de Abarbanell y Lehavy (2003) no era apro-

piado y muy probablemente los resultados deben ser revi-

sados.

Gu y Wu (2003) Hay una relación positiva significativa entre la asimetría

de beneficios y el sesgo en las predicciones de los analis-

tas. Las predicciones de los analistas están más sesgadas

positivamente en los beneficios del cuarto trimestre que

en los beneficios de los demás trimestres.

DeFond y Hung

(2003)

Los analistas tienden a analizar flujos de caja para empre-

sas con (a) grandes periodificaciones, (b) elecciones con-

tables más heterogéneas comparadas con sus competido-

res en el sector, (c) volatilidad de los beneficios alta, (d)

gran intensidad de capital, y (e) salud financiera pobre.

Mikhail, Walther

y Willis (2003)

Los analistas reaccionan lentamente a información previa

sobre beneficios. Mejoraran la precisión de sus prediccio-

nes con experiencia incorporando de forma más completa

información sobre beneficios pasados, pero aún así son

lentos incorporando información que está a disposición

del público.


Tabla 6: Publicaciones seleccionadas (2003-2004): predicciones de los analis-tas (continuación)

6. Conclusiones

El análisis de estados contables se usa extensamente para varias fi-

nalidades como el análisis de insolvencia, grado de solvencia estimado,

análisis de garantías y evaluación de la auditoría. El análisis de ratios es

una herramienta analítica importante, que se puede aplicar con cierto

poder de predicción en diferentes análisis del perfomance financiero de

las empresas. Los ratios se han probado en múltiples modelos utilizando

datos de empresas de diferentes países. Se han propuesto ajustes a los

modelos para distinguir la información más relevante y para controlar

los procedimientos dentro de la empresa (gestión de beneficios) y den-

tro del sector (ajuste a la media del sector).

Durante los años sesenta el foco de investigación fue la capacidad

de predecir la insolvencia. Actualmente, la principal pregunta es cómo

obtener una mejor predicción, minimizando los errores de mala clasifi-

cación. A principios de los años setenta, era relativamente nuevo incor-

porar información del mercado en el análisis de empresas. Hoy en día,

la rentabilidad esperada y la volatilidad de las acciones son parte de to-

dos los modelos que predicen la rentabilidad futura de una empresa.

A mediados de los ochenta, no se conocía exactamente cómo ajustar los

sesgos de las predicciones de los analistas, pero actualmente hay mu-


Elgers, Lo and

Pfeiffer (2003)

Los analistas ponderan las periodificaciones de fondo de

maniobra en sus predicciones de beneficios con menos

de un tercio de la ponderación que le dan los inversores,

que está implícita en los precios de la acciones.

Lin, Fraser and

Hatherly (2003)

Los auditores del Reino Unido solamente demostraron un

nivel moderado de buen juicio medido por consenso, con-

sistencia y entendimiento.

Zeff (2003) La práctica temprana de Du Pont de rotar los auditores es

más eficiente para asegurar que el auditor tiene una posi-

ción independiente.


chas publicaciones que especifican la dimensión y el alcance de este

sesgo.

Sin embargo, aún hay muchas preguntas, cuyas respuestas no están

muy claras. Uno de los campos más problemáticos en el análisis de em-

presas es la gestión de beneficios. Las normas contables hacen que los

informes sean uniformes, pero no la práctica contable en tiempo real.

Hay muchas prácticas de dirección que son debidas a la carga regulado-

ra y a propósitos de reducción de impuestos. Esto hace más difícil dis-

tinguir la información valiosa para un modelo de predicción. Otro tema

de debate es el rol de señalización de los analistas y auditores. El tema

se convirtió en un foco de investigación después del fracaso de los audi-

tores en detectar especulaciones que desembocaron en la quiebra de va-

rias empresas famosas (por ejemplo, Enron).

Con el desarrollo de los mercados financieros y la adopción de nor-

mas contables, la tarea del investigador de estimar el performance fi-

nanciero de la empresa y de predecir el valor futuro de la misma no se

vuelve más fácil. Hoy en día la información necesaria para realizar aná-

lisis de empresas no es escasa. No obstante, extraer la información útil

es mucho más difícil, lo que no sólo requiere de técnicas estadísticas

mejores, sino también de las habilidades e intuición de los investigado-

res, de donde proviene su aportación.


Documents

El análisis económico-financiero: Estado del artela tendencia de los analistas y auditores en el análisis de empresas. Palabras clave Quiebra, métodos de previsión, modelo del